「毎月の集計作業、AIを使って自動化できました！」

社員からこんな報告を受けたら、皆さんはどう感じるでしょうか。

これまで何時間もかかっていた作業が短時間で終わるようになれば、会社にとってもありがたい話です。

社員が自ら業務改善に取り組んでくれたことを、頼もしく感じるかもしれません。

生成AIの進化によって、プログラミングの専門知識がなくても、AIを使って業務用ツールを作れるようになってきました。

こうした開発方法は「バイブコーディング」と呼ばれています。

しかし、こうしたAIツールを会社で使い続けるとなると、管理や保守の問題も出てきます。

「そのツール、作った本人がいなくなっても使えますか？」

今回は、バイブコーディングによる業務改善の可能性と、企業が知っておきたいリスクや管理方法について考えてみます。

1. バイブコーディングとは？ AIに「こんなものを作って」と頼める時代に

「バイブコーディング（Vibe Coding）」とは、AIに作りたいものを言葉で伝え、プログラムを作ってもらう開発方法のことです。

自分でプログラムの中身を細かく書く代わりに、AIが作ったものを実際に動かしながら、言葉で修正を指示していくのが特徴です。

例えば、AIに次のようなお願いをするとします。

• 「Excelの売上データを、自動で集計できるツールを作って」
  
• 「問い合わせ内容を一覧で管理できるアプリがほしい」
  
• 「社員のシフト表を簡単に作れるようにして」

すると、AIが必要なプログラムを作ってくれます。

実際に使ってみて、気になるところがあれば「ここを直して」「こんな機能も追加して」と伝えながら、完成に近づけていきます。

これまでは、こうしたツールを作るにはプログラミングの知識が必要でした。

しかし、バイブコーディングでは普段使っている言葉でAIに指示を出せるため、専門知識がない人でも開発に挑戦しやすくなっています。

専任のIT担当者を置くことが難しい中小企業にとっても、業務改善の選択肢が広がっていくでしょう。

一方、AIで作ったツールが必ず正しく動くとは限りません。

作成者自身も修正方法を理解していない場合があるなど、業務で利用する際には注意すべき点もあるのです。

「AIで作れること」と「会社で安全に使い続けられること」は別の話なのです。

※以降この記事では、AIで作った簡単なアプリや業務用プログラムなどを、まとめて『AIツール』と呼びます。 

2. バイブコーディングのリスクとは？ 便利なAIツールが業務を止めることも…

例えば、営業担当の社員がAIを使って、売上データを集計するツールを作ったとします。

これまでは毎月、複数のExcelファイルから数字を転記していました。

しかし、新しいツールを使えば、ファイルを読み込ませるだけで集計が完了します。

使い勝手がよく、同じ部署の社員にも好評だったため、いつの間にか部署全体で利用するようになりました。

ところが、ある日突然ツールが動かなくなってしまいます。

原因を調べようにも、作成した社員はすでに別の部署へ異動しており、すぐには対応できません。

ほかの社員はプログラムの仕組みを知らないため、どこを修正すればよいのかも分かりません。

結局、集計作業を一時中断し、以前の手作業に戻ることになりました…。

これは架空の例ですが、社員個人がAIで作成したツールを組織で利用する場合、十分に考えられる問題です。

特に、バイブコーディングで作ったツールには、次のようなリスクがあります。

こうしたリスクは、AIを使わずに作成したExcelのマクロや社内システムにも共通します。

ただ、バイブコーディングによってプログラムを作るハードルが下がったことで、これまで開発を担当してこなかった社員も、業務用ツールを作りやすくなりました。

会社が知らないうちに、社員が作ったAIツールが日常業務に組み込まれていないか。

まずは、その利用状況を確認する必要があります。

3. AIで作ったシステムの保守を「作った人任せ」にしていませんか？

社員が自主的に作ったツールだから、管理も本人に任せる。

一見すると自然な対応ですが、そこには注意が必要です。

例えば、営業担当者が日々の業務を効率化するために作ったツールが、部署全体で使われるようになった場合を考えてみましょう。

最初は簡単な使い方の質問だけだったとしても、利用者が増えれば「データが読み込めない」「こんな機能も追加してほしい」といった相談が集まるかもしれません。

作成した社員は、もともとシステムの保守や運用を担当するために採用されたわけではありません。

それにもかかわらず、問い合わせや修正への対応が増えれば、本来の仕事に使える時間が減ってしまいます。

また、バイブコーディングでプログラムを作成できたからといって、本人がその仕組みを十分に理解しているとは限りません。

AIに修正を依頼することはできても、不具合の原因を特定したり、安全性を判断したりするには、別の知識や経験が必要になる場合もあります。

さらに、外部のIT会社と保守契約を結んでいても、社員が独自に作成したAIツールまでサポートしてもらえるとは限りません。

既存の契約の対象外であれば、対応を断られたり、別途調査や改修の費用が発生したりする可能性があります。

ツールを作った社員が、その後の管理や保守まですべて担う必要はありません。

会社が業務での利用を認め、部署全体で活用していくのであれば、AIツールの管理や保守についても会社側で考える必要があります。

もちろん、作成者が管理に関わること自体が問題なのではありません。

大切なのは、誰が何を担当するのかを明確にし、特定の社員だけに負担や責任が集中しないようにすることです。

4. 中小企業でもできる、AIツールの管理方法4ステップ

こうしたリスクを知ると、「社員が会社の許可なくAIツールを作ることは、禁止した方がよいのでは？」と考える方もいるかもしれません。

しかし、一律に禁止してしまえば、現場から生まれる業務改善のアイデアや、社員が新しい技術を学ぶ機会まで失われかねません。

読者の皆さんには、AIの利用を認めるか禁止するかという二者択一ではなく、会社として管理できる範囲を見極めながら活用することを考えていただきたいのです。

まずは、業務で利用できるAIサービスや、AIに入力してはいけない情報について、会社として基本的なルールを決めておきましょう。

そのうえで、社員が作成したAIツールを適切に管理するための4つのステップを紹介します。

① 把握する｜業務で使っているAIツールを確認する

最初に確認したいのは、社内でどのようなAIツールが使われているかということです。

ただし、会社が正式に認めていないツールを使っている社員にとって、その事実を上司に報告するのは気が引けるかもしれません。

そこで、部署内でアンケートを実施するなど、社員が回答しやすい方法を工夫してみましょう。

例えば、次のような質問が考えられます。

匿名のアンケートなら、上司には直接話しづらいことも回答しやすくなるでしょう。

ただし、匿名の回答だけでは、実際に使われているツールや利用者をすべて把握できるとは限りません。

アンケートで現場の状況をつかんだ後は、業務で継続して利用するツールについて、利用者や使用目的を確認する必要があります。

また、調査の目的を「無許可のツール利用を取り締まること」ではなく、「業務改善の取り組みを把握し、安全に活用できる方法を考えること」と伝えておくことも大切です。

まずは社員が気軽に意見を出せる機会を設け、現場でどのような工夫が行われているのかを把握しましょう。

そのうえで、継続的に業務で利用するツールについては、会社として正式に確認する流れを設けます。

② 記録する｜AIツールの情報を簡単なメモに残す

社員が作ったAIツールを会社で利用する場合は、利用目的や作成者、使っている部署などの情報を記録しておきましょう。

最初から詳細な仕様書を作る必要はありません。

例えば、次のような項目を一覧表にまとめておくだけでも、利用状況を把握しやすくなります。

【社内ツールの管理メモ】

確認項目	記入例
ツール名	月次売上集計ツール
利用目的	売上データの月次集計
作成者	営業部 Aさん
利用者	営業部の社員5名
保存場所	社内共有フォルダ
利用管理担当者	営業部 Bさん
利用承認者	営業部長 ※なお、上司が利用を承認したからといって、ツールの安全性が保証されるわけではありません。専門的な確認が必要なものは、安易に業務へ導入しない判断も必要です。
不具合が起きた場合	利用を中止し、営業部長に報告。従来のExcel作業に切り替える

ここでいう「利用管理担当者」は、プログラムの修正や保守を行う人ではありません。

ツールの利用状況を把握し、問題が起きた際に上司へ報告する窓口となる人です。

例えば、普段からそのツールを使っている社員や、部署の業務を取りまとめている社員が担当する方法もあります。

担当者を別に置くことが難しければ、部署の上司が兼ねても構いません。

ただし、ITの専門知識がない社員に、ツールの安全性の判断や修正まで任せるのは避けましょう。

また、ツールの保存場所だけでなく、使用しているAIサービスや外部サービス、取り扱うデータの種類なども把握しておくと、管理上の問題を確認しやすくなります。

管理メモは、ツールの安全性を保証するものではありません。

作成者以外の社員も利用状況やトラブル時の対応を把握できるようにするためのものです。

③ 判断する｜部署全体で使う前に確認する機会を設ける

社員が試作したツールと、部署全体の業務で使うツールでは、求められる管理の水準が異なります。

例えば、売上データを集計するツールなら、手作業で計算した結果と照らし合わせ、数字が一致するか確認します。

データの件数が多い場合や、空欄が含まれている場合など、条件を変えて試すことも必要です。

ただし、試用段階であっても、会社の許可なく顧客情報や機密情報を外部のAIサービスに入力してよいわけではありません。

さらに、そのツールを部署全体で利用し、集計結果を売上報告などに使うのであれば、誤った数字が出力された場合の影響も大きくなります。

そこで、利用を広げる前に、上司や部署の責任者が次のような点を確認する機会を設けましょう。

もちろん、ITの専門知識がない上司が、プログラムの安全性まで判断するのは難しいでしょう。

そのため、確認する機会を設けたからといって、すべてのAIツールを正式に導入できるわけではありません。

例えば、簡単な集計ツールであれば、出力結果を人が確認でき、従来の作業方法にも戻せる範囲で利用する方法が考えられます。

一方、顧客情報を扱うものや、停止すると業務に大きな支障が出るものについては、より慎重な判断が必要です。

安全性や保守の方法を確認できない場合は、導入を見送ることも検討しましょう。

「便利だから使おう」とすぐに業務へ組み込むのではなく、会社として管理できる範囲を見極めることが大切です。

④ 備える｜不具合や利用停止への対応を決めておく

AIで作ったツールを業務で使い続けるなら、不具合が起きたときの対応も考えておきましょう。

特にバイブコーディングで作成したものは、プログラムの仕組みを理解し、保守できる人が社内にいない場合もあります。

外部のIT会社に相談できるとは限らないため、「不具合が起きたら誰かが直してくれる」という前提で日常業務に組み込むのは避けたいところです。

例えば、売上集計ツールであれば、動かなくなった場合は従来のExcel作業に戻せるようにしておく、といった方法が考えられます。

また、元のデータや従来の作業手順を残し、ツールが使えなくなった場合に誰が手作業へ切り替えるのかも決めておきましょう。

一方、顧客管理や受発注など、停止すると業務に大きな影響が出るツールについては、事前に保守の方法を確保する必要があります。

対応できる人や外部の委託先が確保できなければ、正式な導入を見送ることも選択肢です。

AIツールの管理では、正常に動いているときだけでなく、使えなくなったときに業務をどう続けるかまで考えておきましょう。

5. 社員の「やってみたい」を生かせる職場づくり

AIツールの管理には一定のルールが必要ですが、現場の仕事をよく知る社員だからこそ、気づける課題があります。

「この作業、もっと簡単にできないかな」

「毎回同じことを入力しているから、自動化できそう」

そんな小さな気づきが、業務改善のきっかけになることもあります。

5-1. 「挑戦を評価すること」と、「管理を任せること」は別

例えば、社員がバイブコーディングに挑戦し、便利なツールを作ったとします。

上司がその取り組みを評価し、「みんなにも使ってもらおう」と声をかけることは、本人にとっても励みになるでしょう。

しかし、そこから利用者が増え、修正や問い合わせへの対応まで本人が引き受けるようになったらどうでしょうか。

最初は前向きに取り組んでいた社員も、次第に負担を感じるかもしれません。

せっかく業務改善に挑戦したのに、結果として仕事が増えてしまう。

そんな状況が続けば、次に何かを改善しようと思ったとき、ためらうようになる可能性もあります。

そこで会社が意識したいのは、「社員の挑戦を評価すること」と、その成果を「管理する責任を任せること」を分けて考えることです。

言葉をかけるだけでなく、会社として管理方法を決め、必要な対応を分担することが、社員の負担を減らすことにつながります。

また、業務改善に取り組んだ経験は、本人の成長につながるでしょう。

例えば、ツールを作った社員に、工夫した点や苦労した点を部署内で共有してもらうのも一つの方法です。

完成したツールだけでなく、どのような課題に気づき、どう解決しようとしたのかを知ることで、ほかの社員が自分の仕事を見直すきっかけにもなります。

5-2. AIツールの管理も、社員の負担にならない仕組みへ

社員が作ったツールを部署で使うなら、管理や保守にかかる手間も、会社として考える必要があります。

例えば、利用状況を確認する担当者を決め、問い合わせ先や不具合が起きた場合の対応を共有しておく。

ツールを作った社員に修正を依頼する場合も、本来の業務との兼ね合いを考え、必要な時間を確保することが大切です。

社員の工夫を会社の成果として活用するなら、その後の負担も一人に集中させない。

そうした配慮が、次の業務改善に挑戦しやすい職場をつくります。

まとめ｜AIによる業務改善を、個人の成果で終わらせない

バイブコーディングは、社員が自ら業務改善に取り組む可能性を広げる一方、作成したAIツールの管理や保守という新たな課題も生みます。

社員個人の工夫を会社の成果として生かすには、ツールを作った後の運用まで考えておく必要があります。

まずは、次の4つのステップから取り組んでみましょう。

専任のIT担当者がいない企業でも、こうした確認や情報共有から始めることはできます。

すべてのツールを無理に導入するのではなく、自社で管理できる範囲を見極めることも大切です。

社員の「やってみたい」を応援するだけでなく、作った後の管理や負担にも会社が目を向ける。

AIによる業務改善を長く続けていくために、まずは社内で使われているツールの確認から始めてみてはいかがでしょうか。

---

社員の「やってみたい」を生かせる職場づくり、考えてみませんか？

AIを活用した業務改善も、社員一人の頑張りに頼りきりでは長続きしません。

新しいことに挑戦する社員を支え、安心して力を発揮できる環境を整えることが、働きやすい職場づくりにつながります。

『定着の樹』では、社員の定着・人事制度・職場づくりに関する情報を、中小企業の経営者や人事担当者にも取り入れやすい形で発信しています。

無料会員登録をすると、

• 各分野の専門家による監修記事
• 採用や人材定着、職場改善に向けて取り入れやすい工夫やアイデア
• 月1回の『定着の樹メールマガジン』

などをご覧いただけます。

登録は30秒で完了＆完全無料！

▼こちらから、今すぐご登録いただけます。